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      • 本發(fā)明提供一種RFID手持閱讀器組網(wǎng)定位系統(tǒng),包括:手持式RFID閱讀器,RFID標(biāo)簽,無線設(shè)備,運(yùn)算服務(wù)器;手持式RFID閱讀器分別與RFID標(biāo)簽、無線設(shè)備、運(yùn)算服務(wù)器無線通信,RFID標(biāo)簽與無線設(shè)備無線通信;手持式RFID閱讀器發(fā)射射頻...
      • 本發(fā)明提供一種基于節(jié)點(diǎn)融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),采用符號區(qū)間傳播方法計算出節(jié)點(diǎn)的取值區(qū)間,依據(jù)每個節(jié)點(diǎn)的區(qū)間計算出節(jié)點(diǎn)之間的相近程度,選取相近節(jié)點(diǎn)進(jìn)行融合從而降低誤差,同時以節(jié)點(diǎn)區(qū)間為參照,對融合過程中的誤差進(jìn)行量化。本發(fā)明提出一種...
      • 本發(fā)明提供了一種用于大語言模型端側(cè)部署的迭代式量化感知訓(xùn)練方法,可應(yīng)用于大語言模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過比例調(diào)度器按訓(xùn)練階段動態(tài)分配權(quán)重量化比例,避免對關(guān)鍵參數(shù)的過度壓縮,減少端側(cè)設(shè)備因低精度計算導(dǎo)致的性能損失;通過布爾型掩碼矩陣選擇性...
      • 本申請涉及一種基于自適應(yīng)PID?注意力的元學(xué)習(xí)欺詐檢測步長優(yōu)化方法,該方法通過內(nèi)循環(huán)基于PID控制參數(shù)調(diào)整動態(tài)學(xué)習(xí)率,外循環(huán)基于對應(yīng)內(nèi)循環(huán)更新的任務(wù)參數(shù)優(yōu)化PID控制參數(shù);后續(xù)基于任務(wù)參數(shù)初始化后的元學(xué)習(xí)框架對新型欺詐任務(wù)的動態(tài)學(xué)習(xí)率進(jìn)行迭...
      • 本申請?zhí)峁┒嗄B(tài)知識圖譜的大模型處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取目標(biāo)領(lǐng)域內(nèi)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù),將不同模態(tài)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián),構(gòu)建得到領(lǐng)域特定的多模態(tài)知識圖譜,并基于多模態(tài)知識圖譜生成高質(zhì)量的多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,使得通用大...
      • 本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智慧工廠能效優(yōu)化方法及系統(tǒng)、設(shè)備,涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、生產(chǎn)計劃信息,收集生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù);構(gòu)建工廠數(shù)字孿生模型,確定設(shè)備啟停時序及能源分配策略;部署邊緣計算節(jié)點(diǎn),監(jiān)測設(shè)備振動頻譜,生...
      • 本發(fā)明屬于技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的薄膜涂層加工工藝仿真與優(yōu)化系統(tǒng);由數(shù)據(jù)采集模塊、特征識別與分析模塊、行為數(shù)字孿生模擬模塊、涂層均勻性評估模塊、工藝參數(shù)優(yōu)化模塊及涂層分布預(yù)測模塊組成。通過獲取基材三維粗糙度數(shù)字模型,精確識別微米...
      • 本發(fā)明涉及礦山巡檢技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種地下洞室和礦山洞室的無人巡檢方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:獲取礦區(qū)對應(yīng)的地形地貌信息以及地下水分布狀況并進(jìn)行三維實(shí)景建模,生成礦區(qū)三維地圖模型,其中所述礦區(qū)為地下洞室區(qū)域及礦山洞室區(qū)域;通過礦區(qū)三...
      • 本發(fā)明公開了基于人工智能多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的工程質(zhì)量分析系統(tǒng)及方法,涉及工程質(zhì)量分析技術(shù)領(lǐng)域,包括工程質(zhì)量分析平臺,所述工程質(zhì)量分析平臺通信連接有如下模塊,其中:多源數(shù)據(jù)融合模塊,用于從施工現(xiàn)場采集包括圖像數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及BIM模型數(shù)據(jù)的多...
      • 本發(fā)明公開了一種變電站施工狀態(tài)進(jìn)度的監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng),方法包括:根據(jù)預(yù)設(shè)的對比策略將第一特征圖像與預(yù)設(shè)的各個標(biāo)準(zhǔn)特征圖像進(jìn)行對比,得到當(dāng)前采集時刻所處的目標(biāo)施工階段,并獲取目標(biāo)施工階段所在的目標(biāo)施工優(yōu)先級集合,獲取目標(biāo)施工優(yōu)先級集合中各個...
      • 本發(fā)明屬于循環(huán)水處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種循環(huán)水智慧運(yùn)行管控方法及系統(tǒng);方法包括:對多源水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理與特征提取,得到水質(zhì)特征參數(shù)集合;基于多源水質(zhì)數(shù)據(jù)和水質(zhì)特征參數(shù)集合對循環(huán)水中氧化型殺菌劑與緩蝕劑間的副反應(yīng)風(fēng)險進(jìn)行評估,得到...
      • 本發(fā)明提供一種基于孿生技術(shù)的智慧場館數(shù)字駕駛艙及運(yùn)行管理方法,屬于運(yùn)行管理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:將策略調(diào)整時段在當(dāng)前日期的前期時段中的策略調(diào)整時段作為影響時段,基于影響時段的分布數(shù)據(jù),確定策略調(diào)整時段不存在功率不足風(fēng)險時,確定區(qū)域中的展品的分...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N礦區(qū)綜合能源調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì),屬于能源管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取礦區(qū)各供電單元的優(yōu)先級分?jǐn)?shù)參考值;各供電單元所利用的能源各不相同;基于每一供電單元的第一運(yùn)行參數(shù)確定該供電單元對應(yīng)的優(yōu)先級調(diào)整系數(shù);基...
      • 本發(fā)明屬于城市生態(tài)規(guī)劃的技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于多維度功能權(quán)衡的城市綠地植物動態(tài)篩選方法,本發(fā)明通過量化生態(tài)功能、社會需求與抗逆性,結(jié)合AHP?熵權(quán)法,按場地類型動態(tài)調(diào)節(jié)權(quán)重,結(jié)合固氮菌劑與微肥,提升葉際固氮速率,降低化肥依賴,相較傳統(tǒng)方法,...
      • 本發(fā)明公開了一種基于實(shí)時數(shù)據(jù)的煤場庫存調(diào)度系統(tǒng),包括感知層、邊緣計算層、數(shù)字孿生層、決策層以及執(zhí)行層,所述感知層用于獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù);所述邊緣計算層,能夠?qū)Ω兄獙拥臄?shù)據(jù)進(jìn)行收集并清洗,能提取環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)的特征向量;能構(gòu)建三維密度場;所述數(shù)字孿...
      • 本發(fā)明屬于公共交通出行服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種公共交通出行服務(wù)大數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),包括:接入異構(gòu)公共交通數(shù)據(jù),校準(zhǔn)坐標(biāo)偏差,融合實(shí)時氣象事件,生成時空網(wǎng)格實(shí)體;根據(jù)四維權(quán)益規(guī)則構(gòu)建優(yōu)先級決策樹和規(guī)則匹配邏輯,生成帶權(quán)屬標(biāo)簽的調(diào)度向量...
      • 本發(fā)明屬于干旱區(qū)水量調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于河損模擬的干旱區(qū)水量調(diào)配方法,包括:根據(jù)干旱區(qū)內(nèi)流域的實(shí)測徑流數(shù)據(jù),計算流域的實(shí)測河損量;根據(jù)流域的水文氣象特征及其對應(yīng)的實(shí)測河損量,構(gòu)建流域的河損預(yù)測模型;根據(jù)河損預(yù)測模型對流域進(jìn)行河損預(yù)測...
      • 本發(fā)明提供一種用于框架柱施工的組合操作平臺快速調(diào)度系統(tǒng)及方法,涉及快速調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括:圖劃平臺模塊,用于使用雙深度Q網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合目標(biāo)場地圖像數(shù)據(jù)和施工計劃制定平臺移動方案。柱特適配分段模塊,用于根據(jù)操作平臺功能和框架柱特征數(shù)據(jù)制定適配...
      • 本發(fā)明涉及風(fēng)險分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的車輛運(yùn)輸過程中的風(fēng)險實(shí)時預(yù)警評估方法。本發(fā)明的方法包括:采用時變卡爾曼濾波模型,評估并量化表征駕駛員操縱意圖與車輛動態(tài)反饋之間偏差的駕駛狀態(tài)偏離度;將車輛IMU數(shù)據(jù)與貨物壓力分布數(shù)據(jù)輸入至...
      • 本發(fā)明公開了一種指揮滅火救援系統(tǒng)及方法,涉及智能消防技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括:基于消防大數(shù)據(jù)一張圖方式構(gòu)建的客戶端,以及消防云端數(shù)據(jù)庫;客戶端包括登錄系統(tǒng)、指揮系統(tǒng)及維護(hù)系統(tǒng);消防云端數(shù)據(jù)庫包括賬號數(shù)據(jù)庫、Web數(shù)據(jù)庫、一張圖數(shù)據(jù)庫、火場信息數(shù)...
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